檢索結果：共14筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="深度學習" and ckeyword.raw="深度學習" and ckeyword.raw="自然語言處理"
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近年來隨著網路科技的蓬勃發展，改變了社會大眾接收資訊的習慣。使網路平台成為了新聞分享與資訊傳播的主流管道。然而，大量的新聞訊息在網路間傳播也導致低劣品質的內容氾濫，產生有些新聞網站平台藉由點擊誘餌(…
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當我們沒有足夠的訓練資料使模型足夠泛化時，過擬和會是一個很嚴重的問題。然而，資料增強與半監督學習有助於解決這樣的問題。資料增強的發展在電腦視覺領域中相比起自然語言處理領域而言成熟了不少，半監督學習也…
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近年來，深度學習在自然語言處理的領域裡蓬勃發展，尤其在知識圖譜、專家系統，以及問答系統等更趨熱門。關係分類作為上述應用重要的子任務，會根據文本的上下文資訊，判斷兩個實體之間是屬於何種語意關係。 在過…
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ECHR數據集是有關人權的判例法，目前除了美國、英國和一些國家採用之外，許多國家採用成文法，所以有關判例法的研究較為有限。然而，諸如ECHtR、CVRIA和ILO之類的國際組織不僅使用成文法，而且還…
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預訓練語言模型在惡意軟體檢測領域展現了卓越潛力。然而，基於預訓練 語言模型的方法通常依賴於逆向工程來提取高級特徵（例如，操作碼）。這種 依賴不僅耗時，而且容易受到反逆向工程技術和剝離二進制文件的影響…
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大型語言模型（LLMs）在處理廣泛的知識推理任務中已取得顯著進展。然而，隨著LLMs在特定領域的應用日益增加，例如代碼補全、法律文件和醫學文檔的問答，準確性變得尤為重要。在這些情境中，一般知識推理的…
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隨著年來電子商務的快速增長，線上購物逐漸成為主流，消費者也願意在 網路上分享他們的產品使用經驗。這些評論能有效地解決潛在消費者的顧 慮。產品評論已成為消費者購買決策中的關鍵因素，因此從品質參差不…
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在深度學習與自然語言處理的領域中有著許多各式各樣的討論議題，其中最熱門的題目，莫過於針對文章回答問題的機器閱讀理解。對於人類的提問，電腦能夠從事前提供的文章中尋找並提取出問題的答案，在機器人與智…
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隨著時代的進步，電腦理解文本的技術也愈發純熟，但在這過程中依然有著許多令科學家頭痛不已的問題。例如文本情緒的理解、歷史沿革的理解與語句反諷的理解認知等相關問題都是現今技術尚未完全克服與解決。本研究針…
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近年來隨著網路與社群媒體的發展，加快了資訊散播的速度，讓假新聞的氾濫與危害程度也日益嚴重，同時假新聞也持續不斷的推陳出新，根據不同的類型、動機變換新聞的寫作手法，因此傳統的假新聞偵測使用的知識庫比對…